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中欧深一度 对话王培:AI时代主动投资的价值在于长周期判断

发表时间: 2025-04-22 23:42:44 来源:BOB手机客户端

  对自己冷静坦诚,客观剖析自己的投资得失,直面时代的挑战和变化,这是比较罕见的投资品质,但也是许多投资大师一力追求的共识。

  中欧基金的王培也乐于做这样的事,在他18年的投研生涯里,历经过2007年6124点世纪大顶、2015年5178点的癫狂,也从2008年次贷危机、2018和2024年的市场底部中走来。面对“924”以来新一轮市场周期转化,我们邀请了《华尔街见闻》常务副总编辑周宏对话中欧基金投研老将王培,对市场本质性规律、投资该如何穿越周期分享感悟。

  “9·24”的表现确实是我们的假设场景之一,但最初预期发生概率不高。我们在第一时间没太多调整,大多数公募基金是机构投资的人的仓位都比较高。

  历史上,机构多数是在第二时间做反应的。第一时间大概率还是在原有的既定的逻辑框架里去做一些加减仓。到了第二阶段,市场开始走向分歧或者震荡的时候,咱们进行了较大幅度的组合结构调整。

  从2010、2011年开始,到现在大概是两个周期。第一轮周期的调整阶段是2012年到2015年,第二轮周期的调整是2022年到2025年。

  虽然看起来表现的方式都有点类似:股指都没大机会,有结构性行情。但具体的体现不同。第一轮的结构性机会是在一些产业体系上的升级——比如制造业和消费品的升级——带来的机会。第二轮主要是低估值、价值股回归的机会。

  这背后隐含了不一样的基础背景。其中之一是国民平均岁数的变化,第一轮行情时的平均岁数大概在35岁,这轮可能就到40岁附近。这带来了大家心态上的变化,第一轮调整时投资者更注重成长性。现在大家可能更追求一种平稳。所以,这轮市场也更多体现一些价值上的主线。可能再过十年,随着投资者的年龄增长,这一个市场可能更接近于价值。

  价值主要从两个层面去理解。第一就是广义的,像巴菲特这种,可能拿一个很好的公司非常长的时间,享受公司在不断迭代成长过程里的升值收益。

  第二就是赚股息的深度价值。这种方法成长性可能较弱。巴菲特前期也采用这种投资方式。后来他把价值投资做了广义的拓宽,涵盖两个层面:一个是资源品,比如油气能源;一个是面向消费者端的一些公司。这两类公司都和通胀有相关性,基本上也是巴菲特过去很喜欢投的领域。

  更容易,但也更难。“更容易”指的是,这个时代能轻松实现短时间内就运营成功一个企业。过去企业宣传投放广告的渠道有限,时间周期长。现在你想投流或者引流,很快就能吸引流量。

  “很难”是指,在企业持续运营的过程里,一不小心就可能被流量反噬。信息社会让品牌宣传变得更容易了,但是对企业持续运营的要求也更高了。很多生意并不具备长期的持续性。只有真正的好东西,才会沉淀下来。

  这门生意到底有没有创造价值。很多时候一个企业可能因为某个网络事件,关注度一下子“发酵”起来。但是,真正中长期持续成长的、给投资者创造价值的公司,它并不是突然走红的,而是踏实地做利润率比较低的生意,从长久来看,结果非常好的。

  重要的是赚你该赚的钱。比如巴菲特买可口可乐的理由很简单,就是在同样价格的状态下,它是较优选择来解决我的基础需求。

  客户往往会选择风险或成本比较低的产品。当这种想法逐渐地被塑造成一个比较长远的社会认同,并在这个基础之上产生价值。

  有种生意是借着信息不对称赚钱。有些品牌明明可以有一个相对合理的利润率。但是因为信息不对称,在渠道上可能有些优势,就导致了价格差,赚到了一些额外的钱。但这种模式是脆弱的。后续一定会出现平台机构把这个“不对称”的信息无限透明化,再给你一个极致的性价比。

  最大的挑战是,未来一个阶段事物的矛盾点变化了。这个矛盾点是指大家在某一关键环节上的思考点。比如,过去投资可能更多看成长性,未来关注稳定性,再后来就是看竞争优势的可持续性,都不一样。

  你要去敏感地体会到每个阶段核心矛盾点的变化。当估值不是第一位的点时,企业估值越便宜可能就证明公司在一个盈利高点,大家更担心未来盈利恶化。

  有时我们喜欢买毛利率不高的公司,就是认为它不太会引入竞争者,反而可能是安全的。它盈利能力差一点,但是可能它够稳。

  有很多行业,都是在这种主要逻辑关系发生明显的变化的时候,大家会发现股票的核心驱动力就发生明显的变化。比如煤炭行业,过去可能长期不赚钱,好多煤炭企业就亏损关闭。供给侧改革以后,这个行业从过去的偏向于价格竞争,变成了用公用事业类型的方式来运作煤炭企业。这种变化的时间点就很重要。你去理解它ROE的波动区间变化,就会影响它的估值、你对它的理解,进而影响投资者行为。

  当时我在研究所工作,牛市初期分析师推什么涨什么,到了2007年下半年, 行情见顶后带来的调整幅度特别大,印象中很多优秀的公司,遭遇业绩和估值双杀。看着它从四五十倍市盈率,跌到四五倍的市盈率。

  市场非理性袭来的时候,投资者会经历一轮轮的失望甚至绝望。我记得,2008年我们研究所的策略分析师就不断地提示底部,后来市场也一度反弹了大概百分之四五十,接着又出现了一轮下跌,后一段就很多人失去信心了。最后下跌到最终底部的时候,连我们的分析师都没那么有信心了。但那就是线年,好多股票一年就涨了十倍。

  哪怕是真正涨十倍的公司,在一开始你还是战战兢兢的。比如,你看好的公司是七八倍估值,但这时候别的行业的不少优秀公司估值也不贵。而且股价刚见底时,有些个股基本面未必马上改善,短期内的订单还是在下降,甚至有些公司从盈利变成亏损了,负反馈机制还在延续。

  实体经济有时候是滞后的。在手订单下降了,更多公司开始收缩对上游的采购和产能。即便有一定改善,但企业还是会保持谨慎,拖着不下订单。再过几个月,突然企业有信心就下订单补库。一下子就把累积的需求在一个很短的时间内全部释放出来。

  是的,再举个例子,2018年3季度,我们去调研白酒企业。不少公司都认为2019年要大幅负增长。但实际上,2019年1季度发现好像还行,当年这一些企业没有负增长,全年还是正增长。

  悲观的时候,情绪会无限地放大悲观。所以基本上股市还是反映了一种信心,然后信心又反映了行为,它会影响基本面。股市波动大是因为它有一个盈利和估值两者互动反馈的关系。这就是怎么回事在股市信心刚开始重建的时候,要更热情一点,信心到达一定顶峰的时候要更理性一点。

  首先看下这两年“指数战胜主动”的背景。一方面是由于过去主动赢在偏离指数。但是从2021年、2022年以后,这个机会变少了,收益率有一个回归的过程。另一方面,指数变得更均衡了。作为基金经理要想战胜它,就要用大幅偏离基准指数的方式。这样操作的难度其实就是提高的。

  我一直认为指数基金是一种简化的量化投资。而量化投资背后是科学技术进步的结果,有了计算机做工具后,系统会去总结主观判断的逻辑,把它变成一个因子或量化产品,然后自己也会不断迭代。所以在一些短期高频层面,量化是更有优势的。

  比如我们公司的量化团队在做一些偏中期的,没那么高频的基本面量化,就是在模拟周期的方式来了解大概的事物发展规律,每个行业大概在什么时间投,什么时间应该规避。模型已经在模拟主动的一些行为。我们也会通过数据化工具,给主动基金经理赋能,取得了一些不错的效果。

  这种角色变多了以后,就会平抑一些周期,所以主动的挑战不单单是在于短期问题,而且在于中期可能也慢慢地面临数据化工具的挑战。

  加上ETF的兴起,各种行业、宽基、不一样的风格的ETF都是数量化结果,跟科技迭代息息相关。科技是完全往前迭代的,它不是一个周期性的东西。

  现在大模型的出现,可能会引起主动投资风格更多元化。长期来说,主动投资最难被取代的是,特别长周期的判断和投资行为。或者,主动去更多投资一些小概率成功的东西,这个策略不在量化的模仿范围内,可能生存空间会大一些。

  因为量化或者AI过去的方式,是找大概率事件,最后形成一种策略。如果你专注判断哪些人能够从小概率变成一个更好的公司,那AI就决策不了,它不可能反决策。

  基金有风险,投资须谨慎。以上内容仅供参考,不预示未来表现,也不作为任何投资建议。其中的观点和预测仅代表当时观点,今后有几率发生改变。未经同意请勿引用或转载。

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